hashCode方法的最佳实现 [英] Best implementation for hashCode method

问题描述

我们如何确定集合的最佳实现（code> hashCode（）方法（假设equals方法已被正确覆盖）？

解决方案

最佳实施？这是一个很难回答的问题，因为它取决于使用模式。

几乎所有情况下，合理的良好实现都在 Josh Bloch 的项目8（第二版）中的 有效Java 。最好的办法是在那里查找，因为作者解释了为什么这种方法很好。

短版

1. 创建 int结果并指定一个非零值值。




2. 在 equals（）中测试的每个字段 f / code>方法，计算一个哈希码 c ：如果字段f是布尔值：
计算（f？0：1）;



3. 如果字段f是字节， char ， 或 int ：calculate （int）f ; $ b $如果字段f是 long ：calculate （int）（f ^（f>>> 32））;


4. 如果该字段f是浮：计算 Float.floatToIntBits（ f）;


5. 如果字段f是 double ：calculate Double .doubleToLongBits（f）并像每个一样处理返回值long value;


6. 如果字段f是一个对象：使用 hashCode（）方法或0如果 f == null ;


7. 如果字段f是一个数组字段作为单独的元素，并以递归方式计算散列值，并按照下面的描述合并这些值。
   



8. 结合散列值 c 和 result ：

    结果= 37 *结果+ c 
     




9. 返回结果

这应该导致适当的分配散列值适用于大多数使用情况。


How do we decide on the best implementation of hashCode() method for a collection (assuming that equals method has been overridden correctly) ?

解决方案

The best implementation? That is a hard question because it depends on the usage pattern.

A for nearly all cases reasonable good implementation was proposed in Josh Bloch's Effective Java in Item 8 (second edition). The best thing is to look it up there because the author explains there why the approach is good.

A short version

1. Create a int result and assign a non-zero value.

2. For every field f tested in the equals() method, calculate a hash code c by:

   • If the field f is a boolean: calculate (f ? 0 : 1);
   • If the field f is a byte, char, short or int: calculate (int)f;
   • If the field f is a long: calculate (int)(f ^ (f >>> 32));
   • If the field f is a float: calculate Float.floatToIntBits(f);
   • If the field f is a double: calculate Double.doubleToLongBits(f) and handle the return value like every long value;
   • If the field f is an object: Use the result of the hashCode() method or 0 if f == null;
   • If the field f is an array: see every field as separate element and calculate the hash value in a recursive fashion and combine the values as described next.

3. Combine the hash value c with result:

   result = 37 * result + c
   

4. Return result

This should result in a proper distribution of hash values for most use situations.

这篇关于hashCode方法的最佳实现的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！